DeepSeek-V3 es una familia de modelos que sirve de referencia para entender varias publicaciones posteriores de DeepSeek. Esta ficha describe V3 y sus archivos de modelo; para conocer el servicio alojado vigente, consulta el catálogo actual.
La arquitectura de V3
Ver imagen a tamaño completo ↗- 671 mil millones: total del modelo
- Describe el tamaño de V3 documentado en la arquitectura.
- 37 mil millones: activos por token
- Describe los parámetros activados al procesar un token; no equivale a la memoria necesaria para cargar el modelo.
El repositorio oficial describe un modelo de mezcla de expertos, o MoE, con 671 mil millones de parámetros totales y 37 mil millones activados por token. También documenta Multi-head Latent Attention y un objetivo de entrenamiento de predicción de varios tokens.
La distinción entre parámetros totales y activos importa al leer especificaciones. Los activos describen parte del cálculo, mientras que desplegar el modelo exige gestionar los archivos completos y la memoria que necesita tu configuración.
Base, modelo ajustado y archivos adicionales
DeepSeek publica V3-Base y V3 ajustado. La tabla del repositorio indica un contexto de 128K tokens para esas publicaciones. Además, explica que el conjunto de archivos puede sumar 685 mil millones de parámetros al incluir el módulo adicional de predicción de tokens.
Por eso, dos cifras de tamaño diferentes no prueban por sí solas que un archivo sea incorrecto. Comprueba qué componentes cuenta cada una y qué espera cargar el programa de inferencia.
Cómo identificar la versión que necesitas
- Reproducción: conserva el identificador, la revisión y el método usados en el trabajo de referencia.
- Conversación: revisa si has elegido un modelo ajustado para instrucciones y su plantilla.
- Investigación: distingue el modelo Base de los que incorporan etapas posteriores.
- Formato de descarga: comprueba quién publica una cuantización y cómo documenta su conversión.
La etiqueta V3 tampoco abarca sin cambios V3.1, V3.2-Exp o V3.2. Cada publicación tiene sus instrucciones.
Preparar una prueba en español
Antes de ejecutar grandes volúmenes, reúne unas pocas tareas con referencias conocidas: resumir un texto conservando cifras, extraer campos o revisar una función. Define criterios de aceptación y guarda las salidas completas. Si cambias la precisión de los pesos, repite esas tareas para detectar diferencias.
Para medir velocidad, registra también el hardware, la longitud de entrada y salida y la concurrencia. Un dato sin ese contexto no permite comparar despliegues de manera útil. Esta página propone el método; no publica mediciones propias.
Dónde continuar
Revisa el código, la licencia y las instrucciones de inferencia desde el repositorio oficial antes de instalar. Para una solución alojada, consulta la API. Si solo necesitas comenzar a utilizar DeepSeek, sigue la guía para principiantes.